Гаврилко, Євген ВолодимировичКруковський, Павло ГригоровичСтаровіт, Іван Сергійович2024-06-182024-06-182024Старовіт, І. С. Моделі та програмні засоби управління вентиляційними установками НБК ЧАЕС з використанням машинного навчання : дис. … д-ра філософії : 121 Інженерія програмного забезпечення / Старовіт Іван Сергійович. – Київ, 2024. – 208 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/67243Старовіт І.С. Моделі та програмні засоби управління вентиляційними установками НБК ЧАЕС з використанням машинного навчання − Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 Інформаційні технології за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Дисертаційна робота присвячена розробці науково-методичних підходів щодо оптимізації управління вентиляційними установками Нового Безпечного Конфайнменту (НБК) Чорнобильської атомної електростанції (ЧАЕС). Аварія на ЧАЕС, що сталась в 1986 році, та результатом якої був викид великої кількості радіоактивних речовин мала катастрофічні наслідки для навколишнього середовища. Сумарна маса ядерного палива, що була безпосередньо завантажена в реактор та зберігалась в межах обʼєкту, складала близько 200 тон. Значна частина паливного пилу була розсіяна за межами пошкодженого четвертого енергоблока у вигляді радіоактивних аерозолів (РА), спричиняючи радіоактивне забруднення територій, решта осіла в межах енергоблока та на поверхні споруд. У 1987-1988 роках, завдяки масштабним зусиллям, над аварійним 4-м реактором було зведено захисну конструкцію, відому як «Об’єкт Укриття» (ОУ). При побудові ОУ частково використовувались опори старих конструкцій (пошкоджені під час аварії), що збільшувало шанс виникнення руйнувань; загальна площа негерметичностей з часом доходила до 1000 м2, що призводило до викидів РА з об’єкту, а також збільшенню кількості води всередині забруднених приміщень за рахунок проникнення атмосферних опадів. Для вирішення описаних проблем, прийнято рішення про розробку Нового Безпечного Конфайнмент ОУ, який здано в експлуатацію в 2019 році. Основне призначення НБК – перешкоджання виходу радіоактивних речовин за його межі під час звичайної експлуатації та аварійних ситуацій, найбільш небезпечними з яких є вже згадані радіоактивні аерозолі. Саме за цю функцію відповідає система вентиляції НБК, що є однією з систем життєзабезпечення обʼєкту. Виконання даної функції – складний інженерний, та технологічний виклик, одним з напрямів рішення якого є створення спеціалізованих моделей та програм для вибору оптимального режиму управління вентиляційними установками (ВУ) НБК ЧАЕС, з врахуванням поточного стану обʼєкту, запланованих режимів роботи персоналу та параметрів оточуючого середовища. Врахування різноманітних умов експлуатації обʼєкту, а також забезпечення персоналу всією необхідною інформацією вимагає розроблення відповідної системи підтримки прийняття рішень (СППР) для оптимального управління ВУ. Питаннями моделювання гідравлічного стану НБК, а також розвитком методології перетворення його на екологічно безпечну конструкцію займались такі вчені як П.Г. Круковський, Д.І. Скляренко, Є.В. Дядюшко, Д.А. Смольченко, В.Г. Батій, А.О. Сізов, Л. І. Павловський, Д.В. Городецький, О.В. Балан, С.А. Паскевич та інші. Розроблені ними моделі та підходи носять більш теоретичний характер, є складними для інтеграції в процес експлуатації НБК та вимагають подальшого розроблення методів їх застосування. Наукові дослідження аспектів розроблення СППР привернули увагу провідних вчених, серед яких слід відзначити П. Бідюка, С. Субботіна, Г. Гнатієнко, Б. Герасимова, Ю. Зайченка, І. Богаєнка, M. Morton, P. Keen, P. Gray, H. Watson та інших. Незважаючи на те, що їхні дослідження охоплюють широкий спектр застосувань СППР в різних галузях, унікальність НБК та задачі які виникають під час експлуатації системи вентиляції вимагають розроблення та застосування новітніх підходів. Окреслене сформувало комплексне протиріччя: з одного боку, в ході експлуатації НБК виникає необхідність оцінки та прогнозування гідравлічного стану, мінімізації викидів радіоактивних речовин та використання електроенергії ВУ; з іншого боку, НБК є складною динамічною системою, де знаходження оптимальних режимів проведення робіт та ефективна робота підсистем залежать від різноманітних факторів, таких як зміни умов експлуатації та навколишньому середовищі, внутрішні процеси об’єкту (вимагає ретельного балансування між потребами в енергоефективності та безпекою, а також надійністю та адаптивністю систем управління). Відповідне протиріччя (поєднання теоретичних напрацювань з практичними потребами) може бути вирішене за допомогою розроблення і впровадження передових інформаційних та аналітичних технологій, включно з використанням прогнозуючих моделей, які здатні надати рекомендації щодо керування у відповідь на змінні умови, забезпечуючи тим самим підвищення ефективності та безпеки експлуатації НБК. Об’єктом дослідження є процес управління ВУ НБК. Предметом дослідження є моделі та програмне забезпечення для оптимального управління вентиляційними установками НБК. Метою роботи є мінімізація викидів РА та оптимізація витрат електроенергії шляхом підвищення ефективності управління ВУ НБК з використанням прогнозуючих моделей. Наукова новизна результатів дослідження полягає в наступному. Вперше, для Нового Безпечного Конфайнменту, розроблено архітектуру системи підтримки прийняття рішень щодо оптимального управління вентиляційними установками, що дозволяє в режимі реального часу отримувати інформацію щодо оптимальних витрат ВУ та проводити прогнозні розрахунки гідравлічного стану НБК. Вперше запропоновано алгоритм з використанням багатопоточності (паралелізм на рівні даних) для удосконалення алгоритмічно-програмних методів визначення тисків всередині НБК та площ неконтрольованих протічок на основі фізичної моделі, що дозволило пришвидшити розрахунки в 5 разів (паралельність 80%). Вперше розроблено спосіб використання моделей машинного навчання для оцінки гідравлічного стану НБК, який відрізняється від відомих тим, що використовує нейронні мережі для прогнозування перепадів тисків, що дозволило підвищити точність прогнозування тисків всередині НБК, а саме зменшити середню абсолютну похибку прогнозування на 30.5% (0.432 Па) для внутрішнього датчика та 34% (5.61 Па) для зовнішніх датчиків. Вперше розроблено алгоритмічно-програмний метод знаходження оптимальних витрат ВУ при змінних граничних умовах з використанням моделей на основі машинного навчання, який дозволив знизити витрати електроенергії в 2 рази (на 52%), а витоки радіоактивних аерозолей за межі НБК на 98% (з 4753 м3 до 122 м3). Вперше розроблено алгоритмічно-програмний метод оцінки очікуваних викидів радіоактивних аерозолей за межі НБК на підставі статистичних метеорологічних даних, що дозволило отримати розподіл викидів при різних режимах роботи вентиляційних установок. Використання розроблених моделей та програмних засобів дозволило підвищити ефективність, а також мінімізувати необхідний час для прийняття рішень щодо управління ВУ. Розроблений метод оптимізації витрат ВУ, протестований на експлуатаційній виборці показав можливість уникнення більшості викидів РА (близько 98%), з одночасним зменшенням витрат електроенергії в 2 рази (на 52%). Результати дослідження прийнято до впровадження в Державному спеціалізованому підприємстві «Чорнобильська АЕС» (№ 0700-148 від 29.06.2023); в Інституті технічної теплофізики НАН України (акт реалізації від 12.01.2024 р.); в навчальному процесі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» (акт реалізації від 15.09.2023 р.) при викладанні дисципліни «Математичне моделювання та оптимізація процесів і систем». Наукові результати дослідження є внеском у розвиток теоретичних і прикладних основ управління вентиляційними установок динамічних систем підвищеної небезпеки, зокрема пов'язаних зі зберіганням ядерних відходів. В якості можливих напрямків продовження дослідження можна відмітити розроблення алгоритмів для врахування змінної концентрації РА в основному об’ємі, розроблення методів що враховують інерційність обʼєкту (вимагає проведення експериментальних тестів), розвиток методів прогнозування метереологічних даних для підвищення точності розрахунку викидів РА, а також інтеграцію з іншим програмним забезпеченням, наприклад, таким, що розраховує розповсюдження РА всередині НБК.208 с.ukНовий Безпечний Конфайнментархітектура програмної системисистема управліннявентиляціяоптимізаціяштучний інтелектмоделюваннямашинне навчаннянавчання з підкріпленнямнейронні мережіфункції вищого порядкуалгоритми обробки данихпрограмне забезпеченняNew Safe Confinementsoftware system architecturecontrol systemventilationoptimizationartificial intelligencemodelingmachine learningreinforcement learningneural networkshigher order functionsdata processing algorithmssoftwareThesis Doctoral004.94:697